1. Anthropic, 미 국방부와의 협력 관계 공식 입장 발표
Anthropic CEO Dario Amodei가 미 국방부(Department of War)와의 협력에 대한 공식 성명을 발표했습니다. Anthropic은 미국 정부의 분류 네트워크에 모델을 배포한 최초의 프론티어 AI 기업으로, 국방부 및 정보 커뮤니티에 Claude를 광범위하게 제공해왔습니다.
하지만 두 가지 중요한 예외를 고수하고 있다고 밝혔습니다. 첫째, 대규모 국내 감시(mass domestic surveillance)는 민주주의 가치와 양립할 수 없다고 판단해 제외했습니다. 둘째, 완전 자율 무기(fully autonomous weapons)의 경우 현재 기술 수준에서 신뢰할 수 없어 안전상의 이유로 제공하지 않는다고 했습니다.
국방부는 이러한 안전장치 제거를 요구하며 Anthropic을 시스템에서 제외하겠다고 협박했지만, Anthropic은 이러한 요구에 굴복하지 않겠다는 입장을 밝혔습니다.
2. "Claude Code가 실제로 선택하는 것" 연구 결과 공개
Amplifying.ai가 Claude Code에 2,430개의 실제 코드 저장소를 제시하고 어떤 도구를 선택하는지 관찰한 연구 결과를 발표했습니다.
가장 흥미로운 발견은 Claude Code가 "구매보다 구축"을 선호한다는 점입니다. 20개 카테고리 중 12개에서 커스텀/DIY 솔루션이 가장 일반적인 선택이었습니다. 예를 들어 "기능 플래그 추가" 요청 시 LaunchDarkly를 추천하는 대신 환경변수와 퍼센티지 기반 롤아웃이 있는 설정 시스템을 직접 구축합니다.
도구를 선택할 때는 매우 결정적으로 선택합니다: GitHub Actions 94%, Stripe 91%, shadcn/ui 90%의 선택률을 보였습니다. 또한 최신 모델일수록 최신 도구를 선택하는 "최신성 그라데이션(recency gradient)" 현상도 관찰되었습니다.
3. BuildKit: Docker의 숨겨진 보석
BuildKit이 단순히 Dockerfile을 빌드하는 엔진 그 이상이라는 심층 분석 글이 공개되었습니다. BuildKit은 범용 플러그형 빌드 프레임워크로, OCI 이미지뿐만 아니라 tarball, 로컬 디렉터리, APK 패키지, RPM 등 다양한 형태의 산출물을 생성할 수 있습니다.
핵심은 LLB(Low-Level Build definition)라는 중간 표현입니다. LLVM IR처럼 파일시스템 작업의 DAG를 설명하는 바이너리 프로토콜로, 콘텐츠 주소 지정이 가능해 동일한 작업은 동일한 해시를 생성하여 공격적인 캐싱이 가능합니다.
프론트엔드는 컨테이너 이미지로 제공되어 어떤 빌드 정의 언어(Dockerfile, YAML, TOML 등)든 LLB로 변환할 수 있습니다. Earthly, Dagger, Depot 등의 프로젝트가 모두 BuildKit의 LLB 위에 구축되어 있습니다.
4. Cardboard: 에이전트 기반 AI 비디오 에디터 (YC W26)
Y Combinator Winter 2026 배치의 Cardboard가 에이전트 기반 비디오 편집 도구로 출시했습니다. 원본 영상에서 강력한 첫 컷을 몇 분 만에 생성한 후, 실제 편집자처럼 정제할 수 있다고 합니다.
지원하는 기능으로는 토크 헤드 영상의 자동 프레이밍 및 캡션, 브이로그의 자동 스토리 생성, 비트에 맞는 몽타주, 팟캐스트 클리핑, 제품 런치 비디오, 설명 영상 등이 있습니다. AI 기능이 지루한 부분을 자동화하면서도 사용자의 통제권을 빼앗지 않는 것을 목표로 합니다.
5. OsmAnd, 100배 빠른 오프라인 내비게이션 구현
오픈소스 오프라인 지도 앱 OsmAnd가 자체 개발한 Highway Hierarchy(HH) 라우팅으로 100배의 속도 향상을 달성했습니다. 기존 A* 알고리즘은 200-300km 경로 계산에 10-20초가 걸렸지만, 새로운 HH 라우팅은 이를 대폭 단축시켰습니다.
핵심 혁신은 두 가지입니다. 첫째, Ford-Fulkerson 알고리즘을 기반으로 자연스러운 "병목" 지점을 식별해 경계점(border points)을 정의하는 것입니다. 둘째, 모든 내비게이션 프로필에 동일한 클러스터와 경계점을 사용하면서도 프로필별로 다른 소요 시간만 저장하는 것입니다.
전체 지구 자동차 경로 데이터가 약 800MB에 불과하고, HH 라우팅 데이터는 맵 크기의 0.5-1%만 추가한다는 점이 인상적입니다.
6. 어둠의 아침식사를 찾아서: 벡터 공간으로서의 아침 식사
Ryan Moulton이 "아침 식사는 벡터 공간이다"라는 영감에서 시작된 재미있는 에세이를 발표했습니다. 우유, 달걀, 밀가루의 비율을 변수로 하는 심플렉스 공간에 팬케이크, 크레페, 스크램블 에그 등을 배치해 보았습니다.
연구 결과, 팬케이크 클러스터, 베이크드 굿즈 사분면, 에그 특이점 등 세 가지 주요 영역이 발견되었습니다. 그리고 그 사이에는 아무도 만들어보지 않은 "어둠의 아침식사(Dark Breakfast Abyss)"라는 공백이 존재했습니다.
그러다 IHOP의 오믈렛에 팬케이크 반죽이 포함된다는 사실을 발견하고, 어둠의 아침식사가 존재할 수 있는 공간을 추정해냈습니다. 미친 듯이 재미있으면서도 과학적인 이 에세이는 H.P. 러브크래프트의 문구로 마무리됩니다.
수집 시각: 2026-02-27 오후 (KST)
출처: Hacker News
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